import cv2
import numpy as np
I=cv2.imread(r"count.jpg") #这里输入绝对路径，读取图像
I=cv2.resize(I,(818,1091)) #因为图片太大，所以改变了图片的大小
img_Guassian=cv2.GaussianBlur(I,(5,5),0)  #高斯滤波一下，去除图片中的噪声
gray=cv2.cvtColor(img_Guassian,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #灰度化图像
thre,bw=cv2.threshold(gray,165,255,cv2.THRESH_BINARY)  #对图片进行二值化操作，使图片只有黑色和白色
#二值化后，进行形态学操作（开运算，腐蚀+膨胀），去除细小干扰
kernel=np.ones((7,7),np.uint8)  #设置形态学操作卷积核大小
opening=cv2.morphologyEx(bw,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
cv2.imshow('opening',opening)  #查看形态学操作后的结果并展示
#下面操作得到轮廓contours
contours,hir=cv2.findContours(opening,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #opencv2.版本需要接收三个返回值
# 检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。
sum=0  #sum记录鸡蛋个数
result = cv2.drawContours(I, contours, -1, (0, 0, 255), 1)  #利用得到的轮廓信息，将轮廓绘制出
str='the number : '+str(len(contours))  #想在图片上显示鸡蛋个数信息，这是需要显示的字符串
img=cv2.putText(result,str,(0,20),cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,0.6,(0,0,255),1)  #将文字显示到图片上
# print('鸡蛋个数为：',sum)
cv2.imshow('I',result)  #展示图片
cv2.waitKey(0)
